Gen-2

Cohere是一个提供大语言模型的平台，帮助开发人员和企业构建高性能的AI产品。该平台主要提供AI驱动的搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本等服务，可帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量检索等。5月3日，Cohere公司获2.5亿美元融资，目前估值约20亿美元，投资者包括Saleforce、Nvidia、Index Ventures等。该公司的联合创始人 Aidan Gomez 是《Attention Is All You Need》论文的作者之一，此论文提出了 GPT 等大语言模型的采用的 Transformer 架构。Cohere提供了一个Playground供用户试玩，如果你感兴趣的话可以访问试试看。另外Cohere还推出了LLM University，一个学习大语言模型的课程，可帮助你了解大型语言模型及其体系结构的基础知识。

Runway官网Runway国内体验入口Runway是一款面

通义千问官网通义千问是基于的大语言模型的产品，它利用自然语言

AI模型开发社区

Gemma是什么Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型，基于与Gemini模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。6月28日，第二代模型Gemma 2已发布。Gemma的官方入口Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnGemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemmaGemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorchGemma的Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynbGemma的主要特性轻量级架构：Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。开放模型：Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。预训练与指令微调：提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习（RLHF）来确保模型行为的负责任性。多框架支持：Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调（SFT）过程。安全性与可靠性：在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。性能优化：Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能。社区支持：Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。跨平台兼容性：Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的AI功能。负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。Gemma的技术要点模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理（NLP）领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入（RoPE）来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod（芯片集群）上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练（2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token），这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。微调策略：Gemma模型通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。常见问题Gemma一词的含义是什么？Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。Gemma是开源的吗？Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。Gemma模型的参数量是多少？Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。

D-ID是一个人工智能生成的视频创建平台，可以轻松快速地从文本输入中创建高质量、高性价比和引人入胜的视频。背后的AI技术是由Stable Diffusion和GPT-3提供支持，可以在没有任何技术知识的情况下输出100多种语言的视频。D-ID的实时人像功能可以从一张照片中创建视频，虚拟口播主持可以提供文本或音频。它的API在数万个视频上进行训练，以产生逼真的结果。

Humva是什么Humva 是创新的AI数字人生成工具，专注于为用户提供个性化数字形象和视频内容制作服务。通过简单易用的界面，用户能快速创建专属的数字人，支持多种背景、性别、行业和服装选择，满足不同场景需求。 Humva 的核心优势在于强大的定制化功能和高效的内容生成能力。用户可以输入脚本，快速生成高质量的视频内容，适用于社交媒体、产品推广、教育培训等多种场景。Humva的主要功能自定义数字人生成：用户可以通过上传一张照片或选择预设模板，快速生成个性化的虚拟形象。平台提供丰富的自定义选项，包括发型、服装、肤色、姿势和动作等，满足不同用户的需求。一键生成视频内容：Humva 支持将文本脚本转化为视频内容，用户只需输入脚本并选择虚拟角色，即可生成高质量的视频。视频主持人生成：提供数千种视频主持人选择，适用于社交媒体内容、产品介绍等多种用途。定制化视频内容：用户可以输入脚本并生成定制化的视频内容，支持多语言和多种口音。多语言支持与全球化应用：Humva 支持多种语言，能满足不同国家和地区用户的需求，帮助企业和创作者在全球范围内进行内容推广。如何使用Humva访问官网并注册：访问 Humva 的官方网站，注册账户并登录。创建数字人：在平台上选择“创建数字人”。 选择一个形象模板，如卡通风格或写实风格。 使用自定义功能调整虚拟形象的外观，包括发型、服装、肤色等。 调整虚拟形象的姿势和动作，符合使用场景。生成视频内容：选择一个虚拟形象作为视频代言人。 输入脚本或台词，根据需要调整虚拟形象的情感和语气。 点击“生成视频”，Humva 会根据输入内容生成视频。下载与分享：视频生成后，点击“导出视频”或“下载”按钮。 将生成的视频分享到社交媒体或其他平台。Humva的应用场景社交媒体内容创作：通过个性化的数字分身丰富内容，吸引更多关注者。产品介绍与推广：用虚拟主持人进行产品介绍，提升展示效果。教育与培训：创建虚拟讲师，制作生动的教学视频。企业宣传：定制企业形象代言人，制作品牌宣传视频。

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